Jiale Yu

収録論文 4本 ・ フィジカルAI/ロボット学習

※arXiv著者名で収集。同姓同名の別人の論文が含まれる場合があります。

論文

• HarmoWAM: 適応的世界行動モデルによる汎用性と精密操作の調和
  ロボット制御2026/5/1

  世界行動モデル(WAM)の2つのパラダイム間のトレードオフを解消するため、予測と反応の2つの専門家を世界モデルで統合し、適応的ゲーティングで切り替えるエンドツーエンドのWAMを提案した。

• LaST₀：ロボット視覚言語行動モデルのための潜在時空間チェーン・オブ・ソート
  VLA2026/1/1

  言語ではなく潜在空間で未来の視覚・3D・固有感覚を推論する時空間Chain-of-Thoughtを導入し、低頻度推論と高頻度行動生成を分離した二重システムVLAフレームワークを提案。

• SimpleVLA-RL：強化学習によるVLAモデル訓練のスケーリング
  VLA2025/9/1

  VLAモデル向けの効率的な強化学習フレームワークを提案し、大規模データへの依存を減らしつつLIBEROやRoboTwinで高性能を達成した。

• GROVE: オープン語彙の身体スキルを学習するための汎用報酬
  強化学習報酬設計2025/4/1

  LLMとVLMを組み合わせて報酬を自動生成し、手設計や実演なしで多様な身体スキルを学習できる汎用報酬フレームワークを提案。